- 优点
Darknet是一个比较小众的深度学习框架，没有社区，主要靠作者团队维护，所以推广较弱，用的人不多。而且由于维护人员有限，功能也不如tensorflow等框架那么强大，但是该框架还是有一些独有的优点：
1.易于安装：在makefile里面选择自己需要的附加项（cuda，cudnn，opencv等）直接make即可，几分钟完成安装；
2.没有任何依赖项：整个框架都用C语言进行编写，可以不依赖任何库，连opencv作者都编写了可以对其进行替代的函数；
3.结构明晰，源代码查看、修改方便：其框架的基础文件都在src文件夹，而定义的一些检测、分类函数则在example文件夹，可根据需要直接对源代码进行查看和修改；
4.友好python接口：虽然darknet使用c语言进行编写，但是也提供了python的接口，通过python函数，能够使用python直接对训练好的.weight格式的模型进行调用；
5.易于移植：该框架部署到机器本地十分简单，且可以根据机器情况，使用cpu和gpu，特别是检测识别任务的本地端部署，darknet会显得异常方便。
- 代码结构
下图是darknet源代码下载解压后文件夹的分布情况：
1.cfg文件夹内是一些模型的架构，每个cfg文件类似与caffe的prototxt文件，通过该文件定义的整个模型的架构
2.data文件夹内放置了一些label文件，如coco9k的类别名等，和一些样例图（该文件夹主要为演示用，或者是直接训练coco等对应数据集时有用，如果要用自己的数据自行训练，该文件夹内的东西都不是我们需要的）
3.src文件夹内全是最底层的框架定义文件，所有层的定义等最基本的函数全部在该文件夹内，可以理解为该文件夹就是框架的源码；
4.examples文件夹是更为高层的一些函数，如检测函数，识别函数等，这些函数直接调用了底层的函数，我们经常使用的就是example中的函数；
5.include文件夹，顾名思义，存放头文件的地方；
6.python文件夹里是使用python对模型的调用方法，基本都在darknet.py中。当然，要实现python的调用，还需要用到darknet的动态库libdarknet.so，这个动态库稍后再介绍；
7.scripts文件夹中是一些脚本，如下载coco数据集，将voc格式的数据集转换为训练所需格式的脚本等
8.除了license文件，剩下的就是Makefile文件，如下图，在问价开头有一些选项，把你需要使用的选项设为1即可